结构实现参考pytorch代码如下: class ECALayer(nn.Module): """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map k_size: Adaptive selection of kernel size """ def __init__(self, channel, k_size=3): super(ECALayer, self).__init__() self.avg_pool =...
所有的模型都是通过PyTorch工具包实现的。 我们使用Faster R-CNN, Mask R-CNN和RetinaNet在MS COCO上进一步评估我们的方法,其中ResNet-50和ResNet-101以及FPN[35]被用作骨干网络模型。我们使用MMDetection工具包[36]实现所有检测器,并使用默认设置。具体来说,输入图像较短的一侧被调整为 800 ,然后所有模型都使用...
https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 作者通过比对试验分别比较了降维和通道信息交流对SE Block的影响,分别得出两个结论,不降维的SE具有更好性能,通道信息交流有助于SE性能提升。因此在SE Block的基础上提出了更轻量化的ECA Block 2 Efficient Channel Attention (ECA) Module S...
pytorch图像分类 · 3篇 2020轻量级注意力文章 在研究过程中,作者发现,降维会对通道注意力预测带来副作用,并且在所有通道上捕获依赖关系是低效和不必要的。(SE的两次fc操作实现了所有通道的交互,冗余可以理解,类比ViT,全尺寸图像作softmax,自注意力是不是也存在冗余) ...
上图说是ECA模块的概述。在使用没有降维的GAP聚合卷积特征之后,ECA模块首先自适应地确定内核大小k,然后执行1D卷积,然后执行Sigmoid函数以学习信道注意力。为了将我们的ECA应用于深度神经网络,我们按照SENet中的相同配置将SE模块替换为ECA模块。由此产生的网络由ECA-Net命名。下图给出了ECA的PyTorch代码。
{ 'mobilenet_v2': 'https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth', } class ConvBNReLU(nn.Sequential): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1): padding = (kernel_size - 1) // 2 super(ConvBNReLU, self).__init__( nn....
原论文作者是使用pytorch实现的,由于我比较熟悉Tensorflow,这里就用Tensorflow写了。 importmathimporttensorflowastffromkeras.layersimport(Activation, Add, Concatenate, Conv1D, Conv2D, Dense, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, Lambda, BatchNormalization, ...
Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XP Start Up Train with ResNet You can run themain.pyto train or evaluate as follow: CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} ...
Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XP Start Up Train with ResNet You can run themain.pyto train or evaluate as follow: CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} ...
Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XP Start Up Train with ResNet You can run themain.pyto train or evaluate as follow: CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} ...